详细技术指南、论文和代码目前保留英文原文。
贡献数据集
适合 RSI 研究的数据，需要能转化为结果可验证的科学任务，为系统改进提供反馈，并支持独立评估。已有的测量数据、模拟结果和实验记录都可以是起点。你可以提供整理好的数据包，也可以先提供来源链接和一个样例。
没有论文也可以参与。欢迎分享原创数据，或整理已有资源；请说明来源和使用条件。
数据可以留在现有平台
提供 Zenodo、Hugging Face、GitHub 或机构仓库中带版本的数据链接、访问条款，以及一个有代表性的公开示例。完整数据集可以继续由现有平台托管。 如何审核外链数据集
可以先在本页整理草稿，再通过邮件与我们讨论。草稿仅保存在你的设备上。 联系项目负责人
- 数据集
- 说明来源、字段含义和使用条件的科学数据。尚无标签的数据，也可以先推荐来源。
- 任务
- 明确模型输入、预期输出和核验方式的科学问题。
- 基准
- 一组任务，以及用于比较表现的固定评估流程。
推荐数据集或来源
简单介绍并附上公开链接即可开始。表单仅在你的设备上生成草稿，不会上传或提交。
数据集如何通过审核并发布
推荐外部资源时，我们会核对资源信息、访问方式，以及它与 RSI 研究的关联。完整的评测数据包还会检查数据、评分方法和可复现性。发布页面会说明审核范围和适用用途。